1. 安全性漏洞
注入攻击：检查SQL注入、OS命令注入、XML注入等（如未参数化的查询）。
跨站脚本（XSS）：验证用户输入是否被转义或过滤。
敏感数据泄露：硬编码的密码、API密钥、加密密钥等。
权限问题：越权访问（水平/垂直权限缺失）、不安全的直接对象引用（IDOR）。
缓冲区溢出：C/C++代码中数组越界或未校验输入长度。
依赖安全：第三方库/组件是否存在已知漏洞（如通过工具扫描CVE）。
2. 代码质量
代码规范：是否符合团队的编码规范（命名、缩进、注释等）。
重复代码：识别冗余代码块，建议抽象为函数或模块。
复杂度：高圈复杂度（Cyclomatic Complexity）可能增加维护难度。
异常处理：是否捕获所有可能的异常？是否有裸的
catch语句？资源管理：文件、数据库连接、网络连接是否正确释放（避免资源泄漏）。
3. 性能问题
低效算法：是否存在时间复杂度高的操作（如嵌套循环）？
内存泄漏：动态分配的内存是否释放（尤其C/C++）？
I/O操作：是否频繁读写文件或数据库？是否有不必要的阻塞调用？
缓存滥用：缓存策略是否合理？是否可能导致脏数据？
4. 业务逻辑正确性
边界条件：极端输入（空值、超长字符串、负数）是否处理？
并发问题：竞态条件、死锁、线程安全（如共享变量未加锁）。
数值计算：整数溢出、浮点精度误差、除零错误。
业务规则：代码逻辑是否与需求文档一致？
5. 可维护性
模块化：代码是否高内聚、低耦合？
注释与文档：关键逻辑是否有清晰注释？API是否有文档？
魔术数字/字符串：是否替换为常量或枚举？
依赖关系：模块间依赖是否合理？是否存在循环依赖？
6. 测试覆盖
单元测试：关键函数是否有单元测试？覆盖率是否达标？
边缘用例：测试用例是否覆盖边界条件和异常场景？
Mock使用：外部依赖（如数据库、API）是否被正确Mock？
7. 合规性要求
数据隐私：是否符合GDPR、CCPA等法规（如日志中记录敏感数据）？
行业标准：是否遵循OWASP Top 10、CWE、MISRA（嵌入式系统）等标准？
许可证合规：第三方库的许可证是否与项目兼容（如GPL传染性）？
8. 工具辅助
静态分析工具：使用SonarQube、Fortify、Coverity等自动化扫描。
动态分析工具：结合模糊测试（Fuzzing）或渗透测试。
依赖扫描：工具如Dependabot、Snyk检查依赖漏洞。
9. 审计流程建议
明确目标：聚焦高风险模块（如身份认证、支付逻辑）。
分层检查：先架构设计，再逐层深入函数实现。
记录与跟踪：使用问题跟踪系统（如JIRA）记录缺陷并闭环。
团队协作：结合开发人员解释复杂逻辑，避免误判。
通过系统化的代码审计，可以显著降低软件风险，提升整体质量。建议将审计纳入CI/CD流程，实现持续监控。
